Новые подходы к управлению затратами и ценообразованием

Трендовые изменения показателей определяют наиболее общие направления развития показателей продаж во времени. Методы выявления основной тенденции развития называют методами выравнивания.

Основным, наиболее простым методом выравнивания считается укрупнение интервала динамического ряда, когда первоначальный динамический ряд заменяется другим, с более продолжительными временными интервалами (например, ежеквартальные показатели можно отразить в виде ежемесячных, а ежемесячные показатели – в ежегодные).

В целях более подробного исследования может быть применен метод скользящей средней, которая определяется посредством формирования укрупненных интервалов, состоящих из равных уровней. Последующий интервал получают, передвигаясь от начального уровня ряда на одно значение. На основе полученных укрупненных данных можно рассчитать скользящие средние, которые будут принадлежать середине укрупненного интервала.

Сезонные изменения показателей представляют собой периодические повторяющиеся изменения показателей уровня реализации, отслеживание которых позволяет вычислить средние значения сезонных колебаний.

Самые значительные сезонные колебания наблюдаются в определенные месяцы года, однако для некоторых групп товаров отслеживают колебания даже по дням недели. Определив сезонные колебания уровня продаж, можно легко вычислить процентный индекс сезонности как отношение среднего уровня за соответствующий месяц к общему среднему значению показателя за год. Индекс сезонности используется для прогнозирования уровня реализации в будущем.

Возможно применение иных методов расчета сезонности, которые могут различаться по способу расчета выравненной средней (метод скользящей средней, метод построения аналитической модели проявления сезонных колебаний и др.).

Для обобщения результатов прогнозирования с помощью методов временных рядов выявляют процент точности расчетов, который позволит избрать наиболее жизнеспособную модель расчета прогнозных уровней реализации для данного предприятия.

В большинстве случаев показатели объемов продаж подвержены более значительным, чем сезонные, колебаниям. Данные показатели подвержены влиянию общей ситуации в данном рыночном сегменте. Более значительные колебания называются циклическими, поскольку отражают циклы изменения рыночной ситуации от периода благоприятствования к кризису, депрессии, оживлению и снова к благоприятной ситуации. Выделяют:

а) двадцатилетние циклы, обусловленные сдвигами в воспроизводственной структуре сферы производства;

б) циклы Джанглера (7-10 лет), проявляющиеся как итог взаимодействия денежно-кредитных факторов;

в) циклы Катчина (3–5 лет), обусловленные динамикой оборачиваемости запасов;

г) частные хозяйственные циклы (от 1 до 12 лет), обусловленные колебаниями инвестиционной активности.

В целях определения цикличности изменения уровней продаж отбираются показатели, которые подвержены наибольшим колебаниям, после чего из них формируются динамические ряды за максимально продолжительный срок. После исключения трендовых и сезонных колебаний динамические ряды стандартизируются, приводятся к одному знаменателю, рассчитываются взаимосвязи показателей. Многомерные связи разделяются на однородные (кластерные) группы. Кластерные оценки наносятся на график колебания, и выявляются картина последовательности изменения основных показателей и их движение в рамках соответствующих циклов;

3) казуальные, или причинно-следственные, методы прогнозирования объема продаж изначально сводятся к поиску факторов, определяющих поведение прогнозируемого показателя. На основе отслеженных факторов строится собственно модель поведения объекта исследования, учитывающая развитие взаимосвязанных явлений и процессов.

Казуальные методы прогнозирования предполагают выявление факторных признаков, их изменений и степени их влияния на уровни продаж. При использовании казуальных методов осуществляется разработка прогнозных моделей, которые позволяют отследить изменения одной и более переменных, которые ведут к изменениям в уровне продаж.

Наиболее эффективными признаются следующие казуальные методы прогнозирования:

1)  корреляционно-регрессионный анализ . Данный статистический метод исследования применительно к прогнозированию уровней продаж предполагает построение регрессионной модели, в которой в качестве факторных признаков могут быть избраны уровень доходов потребителей, цены на продукцию конкурентов, расходы на рекламу и т. д. Процесс корелляционно-регрессионного анализа включает в себя определенные стадии.

На 1-й стадии исследования необходимо определить независимые факторы объема продаж. Эти факторы должны быть либо известны, либо легко определяемы.